KEDA项目中证书配置问题导致Metrics Server不可用的解决方案
问题背景
在Kubernetes环境中使用KEDA(Kubernetes Event-driven Autoscaling)时,用户可能会遇到Metrics Server无法正常提供服务的情况。具体表现为Horizontal Pod Autoscaler(HPA)无法从外部指标API获取指标数据,通过kubectl直接查询API端点时返回"ServiceUnavailable"错误。
问题现象
当用户尝试访问外部指标API端点时:
kubectl get --raw "/apis/external.metrics.k8s.io/v1beta1"
系统返回错误信息:
Error from server (ServiceUnavailable): the server is currently unable to handle the request
检查Kubernetes API服务器日志,会发现类似如下的TLS证书验证失败错误:
x509: certificate is valid for keda-operator, keda-operator.dss.svc, keda-operator-metrics-apiserver.dss.svc.cluster.local, not keda-metrics-apiserver.dss.svc
根本原因分析
这个问题源于KEDA Metrics Server的证书配置不符合Kubernetes API服务器的预期。具体来说:
- KEDA在部署时会自动为Metrics Server生成TLS证书
- 这些证书中包含了Metrics Server可能使用的所有合法域名(SANs)
- 当用户自定义了服务名称(非默认名称"keda-operator-metrics-apiserver")时
- API服务器尝试连接的地址与证书中包含的域名不匹配
- 导致TLS握手失败,进而使整个Metrics Server不可用
解决方案
解决此问题的关键在于确保KEDA Metrics Server的证书包含所有可能用于访问它的域名。具体方法如下:
-
使用默认服务名称:最简单的解决方案是使用KEDA默认的服务名称"keda-operator-metrics-apiserver",这样证书会自动包含正确的域名。
-
自定义证书配置:如果必须使用自定义服务名称,可以通过以下方式配置:
- 在Helm安装时通过values.yaml文件指定正确的服务名称
- 确保生成的证书包含自定义的服务名称作为Subject Alternative Name (SAN)
-
验证证书配置:部署后,可以通过以下命令验证证书是否包含正确的域名:
kubectl get secret -n keda keda-metrics-apiserver-cert -o jsonpath='{.data.tls\.crt}' | base64 -d | openssl x509 -noout -text
最佳实践建议
-
保持默认配置:除非有特殊需求,否则建议使用KEDA的默认配置,避免自定义服务名称。
-
升级注意事项:在升级KEDA版本时,注意检查证书配置是否有变化,特别是当从旧版本迁移时。
-
多集群部署:在多集群环境中部署时,确保每个集群使用独立的命名空间或适当配置服务名称,避免冲突。
-
监控设置:配置适当的监控,及时发现Metrics Server不可用的情况,可以监控以下指标:
- API服务器的TLS握手错误
- KEDA Metrics Server的可用性
- HPA的指标获取成功率
总结
KEDA作为Kubernetes自动扩展的重要组件,其Metrics Server的稳定性直接影响应用的弹性能力。证书配置问题虽然看似简单,但会导致整个自动扩展功能失效。通过理解证书验证机制并遵循最佳实践,可以确保KEDA Metrics Server的稳定运行,为应用提供可靠的自动扩展能力。
对于生产环境,建议在部署前充分测试证书配置,并在变更时遵循变更管理流程,确保服务的连续性。同时,建立完善的监控机制,及时发现并解决类似问题。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioAgent零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理TSX0109
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00